King's Total Domination Number on the Square of Side n
Notice bibliographique
Résumé
A set S V is a dominating set of a graph G = (V;E) if each vertex in V is either in S or is adjacent to a vertex in S. A vertex is said to dominate itself and all its neighbors. The domination number (G) is the minimum cardinality of a dominating set of G. In terms of a chess board problem, let Xn be the graph for chess pieceX on the square of side n. Thus, (Xn) is the domination number for chess piece X on the square of side n. In 1964, Yaglom and Yaglom established that (Kn) = n+2 3 2 : This extends to (Km;n) = m+2 3 n+2 3 for the rectangular board. A set S V is a total dominating set of a graph G = (V;E) if each vertex in V is adjacent to a vertex in S. A vertex is said to dominate its neighbors but not itself. The total domination number t (G) is the minimum cardinality of a total dominating set of G. In 1995, Garnick and Nieuwejaar conducted an analysis of the total domination numbers for the king's graph on the m n board. In this paper we note an error in one portion of their analysis and provide a correct general upperbound for t (Km;n) : Furthermore, we state improved upperbounds for t (Kn).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».